package developer.算法.动态规划.最长递增子序列;

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 * @author zhangyongkang
 * @time 2025/4/8 20:24
 * @description 300. 最长递增子序列
 * 中等
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 * 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
 * <p>
 * 子序列 是由数组派生而来的序列，
 * 删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
 * 输出：4
 * 解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
 * 输出：4
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
 * 输出：1
 * <p>
 * 进阶：
 * <p>
 * 0 100 101 2 103 3 4 5 6 7
 * 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗?
 */
public class LongSongXuLie {

    public static void main(String[] args) {
        Solution4 solution = new Solution4();
        System.out.println(solution.lengthOfLIS(new int[]{10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18}));
        System.out.println(solution.lengthOfLIS(new int[]{0, 1, 0, 3, 2, 3}));
        System.out.println(solution.lengthOfLIS(new int[]{7, 7, 7, 7, 7, 7, 7}));
    }

    static class Solution4 {
        public int lengthOfLIS(int[] nums) {
            //新的数据只会影响到比自己小的数据
            int[] dp = new int[nums.length];
            int max = -1;
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                dp[i] = 1;
                for (int j = 0; j < i; j++) {
                    if (nums[i] > nums[j]) {
                        dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                    }
                }
                max = Math.max(max, dp[i]);
            }
            return max;
        }


    }


    static class Solution3 {
        public int lengthOfLIS(int[] nums) {
            int[] dp = new int[nums.length];
            int max = 1;
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                dp[i] = 1;
                for (int j = 0; j < i; j++) {
                    if (nums[i] > nums[j]) {//影响的数据 比我当前值小的
                        dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                    }
                    max = Math.max(dp[i], max);
                }
            }
            return max;
        }
    }

    static class Solution {
        public int lengthOfLIS(int[] nums) {
            int[] dp = new int[nums.length + 1];
            dp[0] = 1;
            int max = 1;
            for (int i = 1; i <= nums.length - 1; i++) {
                dp[i] = 1;
                for (int j = 0; j < i; j++) {
                    if (nums[i] > nums[j]) {
                        dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                    }
                }
                max = Math.max(max, dp[i]);
            }
            return max;
        }
    }

    /**
     * 作者：力扣官方题解
     * 链接：https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence/solutions/147667/zui-chang-shang-sheng-zi-xu-lie-by-leetcode-soluti/
     * 来源：力扣（LeetCode）
     * 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
     */
    static class SolutionOfficial {
        public int lengthOfLIS(int[] nums) {
            if (nums.length == 0) {
                return 0;
            }
            int[] dp = new int[nums.length];
            dp[0] = 1;
            int maxans = 1;
            for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
                dp[i] = 1;
                for (int j = 0; j < i; j++) {
                    if (nums[i] > nums[j]) {
                        dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                    }
                }
                maxans = Math.max(maxans, dp[i]);
            }
            return maxans;
        }
    }

}
